Заключение. 
Оценка вероятностей успешного и неуспешного достижения цели за ограниченное время и математических ожиданий времени возможных решений поставленной перед интеллектуальным информационным агентом задачи

По итогу проделанной научно-исследовательской работы в рамках подготовки магистров по направлению 09.04.02 — «Информационные системы и технологии» был пройден комплекс мероприятий, направленных на освоение методов, приемов и навыков выполнения исследований и анализа, развитие способностей к научному и техническому творчеству, самостоятельности и инициативы.

Были выполнены анализ, систематизация и обобщение научно-технической информации по теме исследований; теоретическое исследование в рамках поставленных задач, включая математический (имитационный) эксперимент.

Были приобретены навыки: формулирования целей и задач научного исследования; выбора и обоснования методики исследования; работы с прикладными научными пакетами и редакторскими программами, используемыми при проведении научных исследований и разработок; оформления результатов научных исследований.

Список использованных источников

• 1. Птицына Л. К., Лебедева А. А. Методика формирования динамических характеристик интеллектуальных информационных агентов в условиях активной инфокоммуникационной среды // Информация и космос. № 1(7). С. 105−111.
• 2. Птицын, А. В. Методологический базис агентных технологий для обеспечения информационной защищённости /А.В. Птицын / / Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. — 2015. — № 1. — С. 50−55.
• 3. Птицын, А. В. Методология генерации системно-аналитического ядра безопасных информационных технологий /А.В. Птицын / / Новые информационные технологии в образовании: сб. науч. тр. — Екатеринбург: ФГАОУ ВПО «Российский государственный профессионально-педагогическийуниверситет». — 2015. — С. 136−137.
• 4. Птицына, Л. К. Аналитические компоненты информационной технологии формирования динамически характеристик запросов интеллектуальных агентов с подтверждением/ Л. К. Птицына, А. А. Лебедева / / Наукоемкие технологии вкосмических исследованиях Земли. — 2015. — № 1. — С. 32−36.
• 5. Страуструп, Б. Программирование. Принципы и практика с использованием C++ - Вильямс, 2016. — 1328 с.

Приложения Приложение 1. Инструкция пользователя Приложение предназначено для оценивания вероятностей успешного и неуспешного достижения цели за ограниченное время Nmax и математических ожиданий времени возможных решений поставленной перед интеллектуальным информационным агентом задачи.

Для расчета пользователь вводит исходные показатели:

Nmax — заданное ограниченное время;

Ks — время успешного достижения цели, Ks=1,2,…, Ks (max);

Kf — время неуспешного достижения цели, Kf=1,2,…, Kf (max);

f (Ks) — плотность распределения вероятностей дискретного времени успешного Ks достижения цели;

f (Kf) — плотность распределения вероятностей дискретного времени неуспешного Kf достижения цели.

Значения Ks, Kf, f (Ks), f (Kf) вводятся через пробел.

После нажатия кнопки «Рассчитать» пользователь получит выходные показатели:

P (Ks.

MO (Ks) — математическое ожидание времени возможных решений успешного достижения цели;

P (Kf.

MO (Kf) — математическое ожидание времени возможных решений неуспешного достижения цели.

Приложение 2. Текст программы.

#include.

#pragma hdrstop.

#include «Unit1.h» .

#include «Unit2.h» .

//—————————————————————————————————————;

#pragma package (smart_init).

#pragma resource «*.dfm» .

TForm1 *Form1;

//—————————————————————————————————————;

__fastcall TForm1: TForm1(TComponent* Owner).

: TForm (Owner).

{.

}.

//—————————————————————————————————————;

void __fastcall TForm1: Button1Click (TObject *Sender).

{.

AnsiString buf1, buf2,buf3,buf4,s1,s2,s3,s4;

inti, k1=0,k2=0,k3=0,k4=0;

double Nmax, Fs[100], Ks[100], Pks=0,MOks=0,Ff[100], Kf[100], Pkf=0,MOkf=0;

//Записьмассива Ks.

s1 = Edit2->Text;

for (i=1,buf1="" ;i<=s1.Length ()+1;i++).

{.

if (i==s1.Length ()+1).

{.

Ks[k1++] = StrToFloat (buf1);

break;

}.

if (s1[i]==' ').

{.

Ks[k1++] = StrToFloat (buf1);

buf1 = «» ;

}.

buf1 += s1[i];

}.

//Запись массива Fs.

s2 = Edit3->Text;

for (i=1,buf2="" ;i<=s2.Length ()+1;i++).

{.

if (i==s2.Length ()+1).

{.

Fs[k2++] = StrToFloat (buf2);

break;

}.

if (s2[i]==' ').

{.

Fs[k2++] = StrToFloat (buf2);

buf2 = «» ;

}.

buf2 += s2[i];

}.

//Расчет вероятности P (Ks).

AnsiStringN;

N=Edit1->Text;

Nmax=StrToFloat (N);

for (i=0;i.

{.

if (Ks[i].

}.

AnsiString o3;

Memo3->Text=Pks;

//Расчет Мат ожидания MO (Ks).

for (i=0;i.

{.

if (Ks[i].

Memo4->Text=FloatToStr (MOks);

//ЗаписьмассиваKf.

s3 = Edit4->Text;

for (i=1,buf3="" ;i<=s3.Length ()+1;i++).

{.

if (i==s3.Length ()+1).

{.

Kf[k3++] = StrToFloat (buf3);

break;

}.

if (s3[i]==' ').

{.

Kf[k3++] = StrToFloat (buf3);

buf3 = «» ;

}.

buf3 += s3[i];

}.

//Запись массива Ff.

s4 = Edit5->Text;

for (i=1,buf4="" ;i<=s4.Length ()+1;i++).

{.

if (i==s4.Length ()+1).

{.

Ff[k4++] = StrToFloat (buf4);

break;

}.

if (s4[i]==' ').

{.

Ff[k4++] = StrToFloat (buf4);

buf4 = «» ;

}.

buf4 += s4[i];

}.

//Расчет вероятности P (Kf).

for (i=0;i.

{.

if (Kf[i].

}.

AnsiString o5;

Memo5->Text=Pkf;

//Расчет Мат ожидания MO (Kf).

for (i=0;i.

{.

if (Kf[i].

Memo6->Text=FloatToStr (MOkf);

}.

//—————————————————————————————————————;

void __fastcall TForm1: FormCreate (TObject *Sender).

{.

Memo3->Clear ();

Memo4->Clear ();

Memo5->Clear ();

Memo6->Clear ();

}.

//—————————————————————————————————————;

void __fastcall TForm1: Button3Click (TObject *Sender).

{.

Form1->Close ();

}.

//—————————————————————————————————————;

void __fastcall TForm1: Button2Click (TObject *Sender).

{.

if (!Form2->Visible).

Form2->Show ();

}.

//—————————————————————————————————————;